No module named tensorflow

本文详细解析了在Anaconda环境中正确安装和配置TensorFlow的方法,特别关注如何避免base环境与自定义环境间的混淆,确保在Jupyter Notebook中顺利导入和使用TensorFlow。
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本文是解决在anaconda中安装tensorflow发生的错误,可以参考这篇文章   安装tensorflow报错

现在本人遇到了文中没有提到的问题,就是在activate tensorflow之后,进入该环境下的Python解释器,import tensorflow as tf 可以导入, 但是在jupter notebook程序中仍然报错,究其原因,是因为这里的base和tensorflow是两个不同的环境,我们在jupter notebook里要看好到底选择了哪个环境,base由于是anaconda的本地环境,有大量已经安装好的包和库,很方便,如果在base目录安装更新,会弄乱原来的本地环境。所以我们需要自己创建一个tensorflow环境,

查看base目录下的安装包,在Anaconda Prompt下可以用命令  conda list:

 

切换到tensorflow目录下,activate tensorfflow,之后也同样可以用conda list查看已经安装好的库:

同时,如果import tensorflow 能够导入成功,那在list下面的列表中也会找到tensorflow(如上图)。

我们在Anaconda Navigator中来看这两个具体的目录

base环境是anaconda自己的本地环境:

可以看到,由于我们是在tensorflow目录下安装tensorflow,base原生态的目录下没有安装,所以找不到

看tensorflow环境下我们是否安装:

对于有些同学说自己在python中import tensorflow 成功,但运行程序的时候还是会有No module name tensorflow 报错,就是这个原因啦:你安装的tensorflow 是在tensorflow目录下,但你把文件放在了base目录下,所以会报错。当然你也可以在base目录下也安装tensorflow。

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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